• The Bulletin of The Korean Astronomical Society
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• v.44 no.1
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• pp.82.3-82.3
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• 2019

In this study, we generate future full disk magnetograms in 12, 24, 36 and 48 hours advance from SDO/HMI images using deep learning. To perform this generation, we apply the convolutional generative adversarial network (cGAN) algorithm to a series of SDO/HMI magnetograms. We use SDO/HMI data from 2011 to 2016 for training four models. The models make AI-generated images for 2017 HMI data and compare them with the actual HMI magnetograms for evaluation. The AI-generated images by each model are very similar to the actual images. The average correlation coefficient between the two images for about 600 data sets are about 0.85 for four models. We are examining hundreds of active regions for more detail comparison. In the future we will use pix2pix HD and video2video translation networks for image prediction.

• The Bulletin of The Korean Astronomical Society
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• v.44 no.1
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• pp.52.2-52.2
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• 2019

Global map of solar surface magnetic field, such as the synoptic map or daily synchronic frame, does not tell us real-time information about the far side of the Sun. A deep-learning technique based on Conditional Generative Adversarial Network (cGAN) is used to generate farside magnetograms from EUVI $304{\AA}$ of STEREO spacecrafts by training SDO spacecraft's data pairs of HMI and AIA $304{\AA}$. Farside(or backside) data of daily synchronic frames are replaced by the Ai-generated magnetograms. The new type of data is used to calculate the Potential Field Source Surface (PFSS) model. We compare the results of the global field with observations as well as those of the conventional method. We will discuss advantage and disadvantage of the new method and future works.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.24 no.1
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• pp.13-20
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• 2021

A Wasserstein GAN(WGAN), optimum in terms of minimizing Wasserstein distance, still suffers from inconsistent convergence or unexpected output due to inherent learning instability. It is widely known some kinds of restriction on the discriminative function should be considered to solve such problems, which implies the importance of Lipschitz continuity. Unfortunately, there are few known methods to satisfactorily maintain the Lipschitz continuity of the discriminative function. In this paper we propose techniques to stably maintain the Lipschitz continuity of the discriminative function by adding effective regularization terms to the objective function, which limit the magnitude of the gradient vectors of the discriminator to one or less. Extensive experiments are conducted to evaluate the performance of the proposed techniques, which shows the single-sided penalty improves convergence compared with the gradient penalty at the early learning process, while the proposed additional penalty increases inception scores by 0.18 after 100,000 number of learning.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• v.19 no.4
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• pp.228-233
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• 2021

In this study, we analyze the credit information (loan, delinquency information, etc.) of individual business owners to generate voluminous training data to establish a bankruptcy prediction model through a partial synthetic training technique. Furthermore, we evaluate the prediction performance of the newly generated data compared to the actual data. When using conditional tabular generative adversarial networks (CTGAN)-based training data generated by the experimental results (a logistic regression task), the recall is improved by 1.75 times compared to that obtained using the actual data. The probability that both the actual and generated data are sampled over an identical distribution is verified to be much higher than 80%. Providing artificial intelligence training data through data synthesis in the fields of credit rating and default risk prediction of individual businesses, which have not been relatively active in research, promotes further in-depth research efforts focused on utilizing such methods.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.38 no.5
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• pp.1-11
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• 2023

The emergence of generative hyperscale artificial intelligence (AI) has enabled new services, such as image-generating AI and conversational AI based on large language models. Such services likely lead to the influx of numerous users, who cannot be handled using conventional AI models. Furthermore, the exponential increase in training data, computations, and high user demand of AI models has led to intensive hardware resource consumption, highlighting the need to develop domain-specific semiconductors for hyperscale AI. In this technical report, we describe development trends in technologies for hyperscale AI processors pursued by domestic and foreign semiconductor companies, such as NVIDIA, Graphcore, Tesla, Google, Meta, SAPEON, FuriosaAI, and Rebellions.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2022.06a
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• pp.1226-1228
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• 2022

FHD 이상을 넘어선 UHD급의 고해상도 동영상 콘텐츠의 수요 및 공급이 증가함에 따라 전반적인 산업 영역에서 네트워크 자원을 효율적으로 이용하여 동영상 콘텐츠를 제공하는 데에 관심을 두게 되었다. 기존 방법을 통한 bi-cubic, bi-linear interpolation 등의 방법은 딥 러닝 기반의 모델에 비교적 인풋 이미지의 특징을 잘 잡아내지 못하는 결과를 나타내었다. 딥 러닝 기반의 초 해상화 기술의 경우 기존 방법과 비교 시 연산을 위해 더 많은 자원을 필요로 하므로, 이러한 사용 조건에 따라 본 논문은 초 해상화가 가능한 딥 러닝 모델을 경량화 기법을 사용하여 기존에 사용된 모델보다 비교적 적은 자원을 효율적으로 사용할 수 있도록 연구 개발하는 데 목적을 두었다. 연구방법으로는 structure pruning을 이용하여 모델 자체의 구조를 경량화 하였고, 학습을 진행해야 하는 파라미터를 줄여 하드웨어 자원을 줄이는 연구를 진행했다. 또한, Residual Network의 개수를 줄여가며 PSNR, LPIPS, tOF등의 결과를 비교했다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• fall
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• pp.80-81
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• 2021

딥 러닝 모델 사용에 있어서, 일반적인 사용자가 이용할 수 있는 하드웨어 리소스는 제한적이기 때문에 기존 모델을 경량화 할 수 있는 프루닝 방법을 통해 제한적인 리소스를 효과적으로 활용할 수 있도록 한다. 그 방법으로, 여러 딥 러닝 모델들 중 비교적 파라미터 수가 많은 것으로 알려진 GAN 아키텍처에 네트워크 프루닝을 적용함으로써 비교적 무거운 모델을 적은 파라미터를 통해 학습할 수 있는 방법을 제시한다. 또한, 본 논문을 통해 기존의 SRGAN 논문에서 가장 효과적인 결과로 제시했던 16 개의 residual block 의 개수를 실제로 줄여 봄으로써 기존 논문에서 제시했던 결과와의 차이에 대해 서술한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.11a
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• pp.168-171
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• 2020

초저지연성을 요구하는 5G 네트워크 환경에서 기기의 핸드오버를 능동적으로 조절하는 시스템의 중요성이 대두되고 있으며, 특히 핸드오버 시 기기의 이동성을 예측하는 것은 필수적이다. 딥러닝 모델의 일종인 생성적 적대 신경망은 두 신경망 사이의 경쟁 구도를 이용하여 두 신경망의 성능을 모두 높이는 목적으로 사용된다. 본 논문에서는 주로 데이터 생성 모델로 사용되는 생성적 적대 신경망을 이용하여 무선 네트워크 환경에서 기기의 이동성을 예측하는 시스템을 개발하였다. 이를 통해 실제 모바일 네트워크 환경에 적용되었을 경우 핸드오버 속도를 높이도록 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2021.06a
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• pp.105-108
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• 2021

Generative adversarial networks (GANs) have reached a great result at creating the synthesis image, especially in the face generation task. Unlike other deep learning tasks, the input of GANs is usually the random vector sampled by a probability distribution, which leads to unstable training and unpredictable output. One way to solve those problems is to employ the label condition in both the generator and discriminator. CelebA and FFHQ are the two most famous datasets for face image generation. While CelebA contains attribute annotations for more than 200,000 images, FFHQ does not have attribute annotations. Thus, in this work, we introduce a method to learn the attributes from CelebA then predict both soft and hard labels for FFHQ. The evaluated result from our model achieves 0.7611 points of the metric is the area under the receiver operating characteristic curve.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.741-744
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• 2021

본 논문은 사전 학습된 심층생성모델을 기반으로 가수 별 가사의 특성을 반영하여 새로운 가사를 생성하는 모델을 소개한다. 베이스 모델로 한국어 사전 학습 모델 KoGPT-2 를 사용하였으며, 총 가수 10 명의 노래 823 곡을 수집하여 미세조정 기법을 바탕으로 학습하였다. 특히, 가수 별로 구분한 가사를 학습 데이터로 구축하여, 가수 별로 독특하게 나타나는 가사 스타일이 전이되도록 하였다. 가수의 이름과 시작 단어를 입력으로 주고 작사를 수행한 실험 결과, (i) 가수 별로 생성되는 가사의 어휘와 스타일이 그 가수의 기존 곡들의 가사와 유사함을 확인하였고, (ii) 작사 결과 가수 별 차이를 확인하였다. 추후 설문을 통해, 개별 가수들의 가사와 생성된 가사의 어휘와 스타일 유사성을 확인하고, 가수 별 차이 또한 확인하고자 한다.